from keras.models import Sequential
from keras.layers import Bidirectional, LSTM, Dense

# 创建Sequential模型
model = Sequential()
# 添加Bi-LSTM层，使用64个隐藏单元
model.add(Bidirectional(LSTM(64)))
# 添加全连接层，使用64个神经元，激活函数为ReLU
model.add(Dense(64, activation='relu'))
# 添加输出层，使用10个神经元，对应10个类别，激活函数为softmax
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])